Pythonで棒グラフのpeak(山)の検出

はじめに

棒グラフをPythonにより描写し，peakが何個存在するかを自動カウントするプログラムを作成したい

前提

今回求めたいpeakを説明する．
peakとは山頂，山，先端などを表し，図の赤い丸の部分のことを言う．
RSSI値(dBm)をx軸の左側から順にみていき，現在の値が一つ前の値よりも大きいかつ，現在の値が1つ次の値よりも大きい時，peakとしている．

使用したデータ

研究で使用しているBLEのRSSIデータの一部抜粋である．今回は504個のデータを使用する．

環境

• Jupyter Notebook(Anaconda3)
• Python
• 使用するデータのcsvファイルとプログラムは同じレイヤーに置く
  

実装

peak.py

def peak(data_path):
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    import csv
    from statistics import variance

    rssi = []
    
    #csvファイルを読み込む
    with open(data_path) as f:
        reader = csv.reader(f)
        data = [row for row in reader]
    
    for i in data:
        try:
            rssi.append(int(i[1]))
        except:
            pass
    
    min_rssi = min(rssi)
    max_rssi = max(rssi)
    
    #RSSIの最小値と最大値の範囲を出力
    print("{}<=RSSI<={}".format(min_rssi,max_rssi))
    
    plt.figure(figsize=(8,6))
    
    #山の数をカウントする
    count=0
    for i in range(min_rssi,max_rssi+1):
        #棒グラフの描写
        plt.bar(i, rssi.count(i), color="blue")
        if rssi.count(i) > rssi.count(i-1):
            if rssi.count(i) > rssi.count(i+1):
                count+=1
            else:
                count+=0
        elif rssi.count(i)>0:
            if rssi.count(i) == rssi.count(i-1):
                if rssi.count(i) > rssi.count(i+1):
                    count+=1
                else:
                    count+=0
        else:
            count+=0
        #print(rssi.count(i))
    print(f"山の数は{count}") 
    print(f"分散は{variance(rssi)}")
    
    #グラフの範囲と書式設定
    plt.xlim(min_rssi, max_rssi)

    plt.ylabel('取得回数(回)', fontfamily='Meiryo', fontsize=18)
    plt.xlabel('RSSI(dBm)', fontfamily='Meiryo', fontsize=18)
    plt.show()

    return (f"{data_path}の山の数は{count}")

実行結果

データから棒グラフを描写し，peakを特定することが出来ました．

まとめ

Pythonによるpeak検出ができました．研究頑張ります．